检索结果-内蒙古大学图书馆

国防科技大学学报 2011年第6期33卷 150-153页

作者：杨晓凌邱涤珊彭黎谈群国防科技大学信息系统工程重点实验室湖南长沙410073

通过基于级数的粒子编码变换方法,将武器目标分配问题的约束条件进行了化简。对原始类电磁算法,在种群初始化、局部搜索、合力计算以及粒子移动等各步骤对其进行改造,使之适应武器目标分配问题的整数解空间。最后通过数值实验验证了该... 详细信息

通过基于级数的粒子编码变换方法,将武器目标分配问题的约束条件进行了化简。对原始类电磁算法,在种群初始化、局部搜索、合力计算以及粒子移动等各步骤对其进行改造,使之适应武器目标分配问题的整数解空间。最后通过数值实验验证了该改造后算法解决武器目标分配问题的有效性。

关键词：类电磁算法武器目标分配粒子编码合力计算粒子移动

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双目标优化问题的类电磁算法

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系统工程与电子技术 2010年第3期32卷 620-623页

作者：韩丽霞王宇平兰绍江中国矿业大学计算机学院江苏徐州221116 西安电子科技大学计算机学院陕西西安710071

为方便决策,双目标优化问题就是要从最优解集中求出一组分布均匀且数量多的Pareto最优解。针对这一特点,定义了种群的均匀度和序值,来度量种群中解的分布和质量,将双目标优化问题转化为以均匀度为目标函数,序值为约束条件的单目标优化问... 详细信息

为方便决策,双目标优化问题就是要从最优解集中求出一组分布均匀且数量多的Pareto最优解。针对这一特点,定义了种群的均匀度和序值,来度量种群中解的分布和质量,将双目标优化问题转化为以均匀度为目标函数,序值为约束条件的单目标优化问题;设计了双目标优化问题粒子的电荷和受力的计算公式,提出了一种新的类电磁算法求解问题。用标准的Benchmark函数进行了仿真实验,结果表明,新算法对双目标优化问题的求解是非常有效的。

关键词：双目标优化类电磁算法 Pareto最优解电荷

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求解约束优化问题的混沌类电磁算法

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电子科技大学学报 2014年第2期43卷 278-281页

作者：韩丽霞中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

针对约束优化问题,提出了基于混沌优化的一种新的类电磁机制算法。采用多目标优化的约束处理技术,将约束优化问题转化为无约束的双目标优化模型来求解;对于转化后的新模型,设计粒子的电荷和粒子间的受力公式。同时,为了加快算法的收敛速... 详细信息

针对约束优化问题,提出了基于混沌优化的一种新的类电磁机制算法。采用多目标优化的约束处理技术,将约束优化问题转化为无约束的双目标优化模型来求解;对于转化后的新模型,设计粒子的电荷和粒子间的受力公式。同时,为了加快算法的收敛速度,结合混沌优化改进种群中的粒子。采用标准的Benchmark函数对新类电磁机制算法的性能进行了仿真测试,并将测试结果与已有算法的结果进行比较,结果表明,新算法能够快速找到问题的全局最优解或近似最优解,是一种非常有竞争力的优化算法。

关键词：混沌优化电荷约束优化问题类电磁算法

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基于模式搜索的类电磁算法求解约束优化问题

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系统工程与电子技术 2009年第9期31卷 2219-2222页

作者：韩丽霞王宇平兰绍江中国矿业大学计算机学院江苏徐州221116 西安电子科技大学理学院陕西西安710071

针对约束优化问题,提出了一种基于模式搜索的类电磁算法。引入了粒子的违反度函数,将约束优化问题转化为双目标无约束优化模型来求解;提出了双目标模型中粒子的电荷和受力的计算公式,引导不可行粒子转化为满足约束条件的粒子;为了提高... 详细信息

针对约束优化问题,提出了一种基于模式搜索的类电磁算法。引入了粒子的违反度函数,将约束优化问题转化为双目标无约束优化模型来求解;提出了双目标模型中粒子的电荷和受力的计算公式,引导不可行粒子转化为满足约束条件的粒子;为了提高算法的搜索能力,结合模式搜索算法改进种群中的粒子,为类电磁算法提供了有效的局部信息。与以往算法仿真结果相比,新算法具有性能好、较稳定的优点。

关键词：类电磁算法约束优化模式搜索双目标

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面向自动组卷问题的改进类电磁算法

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计算机工程与应用 2011年第35期47卷 51-53页

作者：杨世达金敏梅磊武汉理工大学计算机科学与技术学院武汉430070

类电磁算法(EM)中局部搜索是按一定步长进行线性搜索,在这个范围内寻找个体在某一维上的最优值。由于步长的限定,求得的该维上最优值可能远离实际的最优值。采用遗传算法(GA)中选择因子和交叉因子可以很好地解决这一问题。在组卷系统中... 详细信息

类电磁算法(EM)中局部搜索是按一定步长进行线性搜索,在这个范围内寻找个体在某一维上的最优值。由于步长的限定,求得的该维上最优值可能远离实际的最优值。采用遗传算法(GA)中选择因子和交叉因子可以很好地解决这一问题。在组卷系统中,通过基于遗传算法改进的类电磁算法(Based Genetic Electromagnetism-like Mechanism Algorithm,GEM)与GA算法以及采用线性局部搜索的EM算法实验的比较,证明该算法有更高的组卷效率。

关键词：类电磁算法全局优化遗传算法自动组卷局部搜索

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基于类电磁算法的模具在模台上组合分配的优化

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计算机应用与软件 2021年第8期38卷 115-124,130页

作者：栾方军王帅崔洪斌沈阳建筑大学信息与控制工程学院辽宁沈阳110168

针对预制构件生产线中模台利用率低的问题,提出一种改进的类电磁算法与改进的BL定位算法相结合的方法来求解该问题。建立模具在模台上组合分配问题的数学模型。通过改进的类电磁算法优化预制构件投产上线顺序,进而决定对应模具的摆放顺... 详细信息

针对预制构件生产线中模台利用率低的问题,提出一种改进的类电磁算法与改进的BL定位算法相结合的方法来求解该问题。建立模具在模台上组合分配问题的数学模型。通过改进的类电磁算法优化预制构件投产上线顺序,进而决定对应模具的摆放顺序。由于标准的类电磁算法易陷入局部极值,改进算法加入模拟退火算法的思想来提高算法跃出局部极值的能力,扩大算法的寻优范围。提出一种改进的BL定位算法(Bottom-Left Placement Algorithm)用于控制模具在模台上的摆放位置和方向。通过实例数据进行仿真测试验证该方法的有效性。

关键词：预制构件模具组合分配模台利用率 BL定位算法类电磁算法模拟退火

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求解LBFFSP的类电磁算法研究

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控制工程 2019年第6期26卷 1145-1152页

作者：韩忠华孙越林硕沈阳建筑大学信息与控制工程学院辽宁沈阳11016 中国科学院沈阳自动化研究所辽宁沈阳110016 中国科学院网络化控制系统重点实验室辽宁沈阳110016

为了解决柔性流水车间有限缓冲区排产优化问题(Limited-Buffer flexible flow-shop scheduling problem, LBFFSP),首先建立LBFFSP的数学模型,提出了一种改进类电磁算法(Improved Electromagnetism-like Mechanism,IEM)作为全局优化算法,由于标准类电磁算法的局部搜索采用随机线性搜索,搜索范围小,易陷入局部极值,因此引入模拟退火的思想,以一定的概率接受使目标适应度更差的解,这样可以扩大算法的搜索范围,增加种群粒子的多样性,有效避免算法在迭代过程中陷入局部极值。另外,为进一步提高算法搜索最优解效率,设计了一种基于优化目标的初始种群建立方法,以提高初始种群中初始解的质量。最后通过实例测试,将IEM算法与SAEM算法和标准EM算法进行对比研究,验证了IEM算法对于解决柔性流水车间有限缓冲区的排产优化问题的有效性。

关键词：柔性流水车间有限缓冲区类电磁算法模拟退火初始种群建立

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改进类电磁算法在资源受限项目调度问题中的应用研究

改进类电磁算法在资源受限项目调度问题中的应用研究

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作者：李玉东中国科学技术大学

学位级别：硕士

资源受限项目调度问题(Resource Constrained SchedulingProbolem，RCPSP)是项目管理问题中的关键问题之一。此类问题与一般项目调度问题的不同之处在于，RCPSP问题要求项目工序在执行时不仅要满足时序约束，同时也要满足特定的资源约... 详细信息

资源受限项目调度问题(Resource Constrained SchedulingProbolem，RCPSP)是项目管理问题中的关键问题之一。此类问题与一般项目调度问题的不同之处在于，RCPSP问题要求项目工序在执行时不仅要满足时序约束，同时也要满足特定的资源约束。因此RCPSP问题比一般的项目调度问题更复杂，而这类复杂的问题常见于工程建设、软件开发以及制造业之中。RCPSP问题已经被证明为NP难问题，求解算法的研究一直是该领域的研究热点和研究难点。本文所研究的是类电磁算法在RCPSP问题上的应用，类电磁算法是一种十分适用于求解RCPSP这样一类时间窗口问题的新算法，从已有的研究成果中可以看出类电磁算法应用在RCPSP问题上具有较高的求解性能。但由于算法提出时间比较短，研究成果还比较少，算法本身还有一些缺陷和值得改进之处，因此研究该算法在RCPSP问题上的应用具有重大的理论和现实意义。\n 本文对RCPSP问题应用类电磁算法进行了研究，主要做了以下工作:\n (1)首先本文介绍了RCPSP问题的产生与发展、研究现状与研究意义。然后介绍了该问题的一般求解方法，包括精确求解算法、基于优先规则的启发式算法以及智能算法。文章重点介绍了目前研究比较成熟的遗传算法、蚁群算法、粒子群算法及模拟退火算法，对这些算法的研究情况进行了梳理和总结并指出了现有算法研究的不足之处。然后文章对本文研究的新兴的类电磁算法进行了介绍，对该算法的原理、特点以及参数设置进行了说明;文章同时指出EM算法适合于求解RCPSP问题的根本原因，并对其优势与不足之处进行了详细分析。\n (2)本文重点研究了类电磁算法在RCPSP问题上的改进，这同时也是文章的创新之处。鉴于标准类电磁算法求解RCPSP问题的不足，文章提出了三种相互联系但又有区别的算法:IEM、IEM-SNS以及IEM-VNS。IEM算法对原有的EM算法参数进行了改进，改进后的参数设计使得算法收敛速度更快并且减缓了算法陷入局部最优的速度，仿真实验证明了改进的有效性。IEM-SNS算法在IEM算法的基础上引入了局部搜索策略，定义了粒子解的邻域空间，每次迭代完成之后都会对每个粒子的邻域空间进行搜索，加快算法的收敛速度。IEM-VNS是在IEM-SNS的基础上引入了变邻域搜索的概念，在邻域搜索过程中有选择的跳出原搜索邻域，这样做一方面能够加快算法的收敛速度，同时也能够避免算法陷入局部最优，使得改进后的算法平衡了算法的搜索能力和探索能力。通过对比实验，IEM-VNS比IEM-SNS及GA-SNS具有更好的求解性能，同时也证明本文的改进是有效的。\n 文章最后对本文的研究内容进行了总结，并提出了未来的研究方向。

关键词：资源受限项目调度问题变邻域局部搜索类电磁算法

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基于类电磁算法的排课系统研究

基于类电磁算法的排课系统研究

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作者：孙书祥电子科技大学

学位级别：硕士

随着我国高校招生规模的不断扩大,课程数目也不断增多,课程表是学校教学工作的主要工作,排课表是教学管理的重要环节。如何高效的编排出科学合理的课表,已经成为一个学校教学管理中较为复杂、非常棘手的难题之一。排课问题是一种复杂的... 详细信息

随着我国高校招生规模的不断扩大,课程数目也不断增多,课程表是学校教学工作的主要工作,排课表是教学管理的重要环节。如何高效的编排出科学合理的课表,已经成为一个学校教学管理中较为复杂、非常棘手的难题之一。排课问题是一种复杂的排程问题,不仅各个因素互相制约,而且影响因素多,环节复杂。排课问题要解决的是找出班级、上课时间、教师等因素的最佳对应关系,并尽量满足诸多的条件,因此排课问题是一个多目标的函数优化问题。优化领域中非线性优化是相对比较难的一类问题,传统的优化方法在一定程度上已经难以独立对其解决。大学课程排课问题是一个难解的组合优化、多目标、有约束的问题,己经证明了属于完全NP问题,随着求解规模的扩大和多样性,传统的优化算法将很难得出其优化解。类电磁算法是一种智能性的算法,具有本质自组织、并行、自适应和自学习等特性,对于目标函数的凸性、可微性等均无特殊要求,在求解NP问题中有着广泛的应用。本文中应用了类电磁算法来求解高校中的课程排课问题,类电磁算法是一种通过模拟库伦电磁定律电荷吸引-排斥机制求解极值的自适应人工智能技术,是由Birbil和Fang于2003年首先提出的。类电磁算法借用了物理电磁学的观点,通过电荷间吸引-排斥等作用机制来提高各个个体的适应性,体现了电荷间相互作用的过程。本文将改进类电磁算法并应用其解决非线性约束和无约束优化问题,排课性能测试和系统经时间性能,实验表明,系统降低了复杂程度,提高了效率。改进后的类电磁排课算法的实现很好地满足了学校的日常排课需求,与此同时对其它大学的排课系统的研发也具有一定的参考价值。

关键词：类电磁算法排课问题相互作用力局部搜索

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基于类电磁算法的自动组卷系统研究

基于类电磁算法的自动组卷系统研究

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作者：金敏武汉理工大学

学位级别：硕士

类电磁算法是一种模拟物理学中电荷间排斥-吸引规律来对现实中多维问题求解的智能算法。目前将类电磁算法的应用到实际问题中还比较少,虽然类电磁算法自诞生到现在虽不足十年,但该算法在解决问题上表现了良好的性能。类电磁算法在求解... 详细信息

类电磁算法是一种模拟物理学中电荷间排斥-吸引规律来对现实中多维问题求解的智能算法。目前将类电磁算法的应用到实际问题中还比较少,虽然类电磁算法自诞生到现在虽不足十年,但该算法在解决问题上表现了良好的性能。类电磁算法在求解的过程中,首先将初始化种群,对种群个体进行编码,在局部搜索表现优秀的个体,然后计算个体的带电量,通过带电个体之间的吸引排斥规律来形成新的种群,然后不断迭代,从而找到最优解。本文首先对组卷的算法做了一些介绍,比较各种组卷算法的优缺点,如比较早一点的随机组卷算法,算法的效率高,但组卷成功率比较低；回溯试探算法也是早期的采用的自动组卷算法,它能够最精确地找到最优解,但是它只能应用在题库较小的环境中,因为回溯试探算法遍历解空间,而在面对庞大的试题库,这个时间是无法估量的；数据挖掘和人工智能在自动组卷问题上也提出了一些解决方法,但整体上看,应用性低,实用性不高；现在应用比较广泛的遗传算法,在组卷系统中表现出良好的组卷效果,组卷流程清晰,成功率高。然后描述了类电磁算法的原始模型,并在原始模型上提出了对原始算法中局部搜索改进,将遗传因子引入到算法中,并对多种函数进行了测试,证明了类电磁算法改进的效果。接着和遗传算法比较,在多维函数中,改进后的类电磁算法表现相对优异。将改进后的类电磁算法应用到计算机自动组卷中帮助计算机给出更好的组卷效果,在算法应用之前,首先对组卷的各种参数设置条件做了一一介绍,给出了相应的表达式和计算方法,这也是组卷系统的必备环境,只有好的约束条件才‘能指导算法在准确的方向去完成组卷,接着画出了组卷系统的流程图和功能结构图,描述了组卷的流程和模块,然后对组卷系统的数据库环境进行了设计,分别建立表结构和对应的关系,最后将算法应用到组卷系统中,并对类电磁算法进行了编码设计。

关键词：类电磁算法自动组卷系统遗传因子种群

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